Exploratory data analysis using von pearson ronald (27 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2018
Serie: Buch 48 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor and Francis Inc, 2018
Serie: Buch 48 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Group, 2018
Serie: Buch 48 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Zustand: New. pp. 562.
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman & Hall, 2018
Serie: Buch 48 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Zustand: NEW.
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman & Hall, 2018
Serie: Buch 48 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Book/CD-ROM. Zustand: Brand New. 547 pages. 9.00x6.00x1.00 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman & Hall, 2020
Serie: Buch 48 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Paperback. Zustand: Brand New. 562 pages. 9.21x6.14x1.20 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press, 2020
Serie: Buch 48 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Einband - flex.(Paperback). Zustand: New. Ronald K. Pearson currently works for GeoVera, a property insurance company in Fairfield, California, primarily in the analysis of text data. He holds a PhD in Electrical Engineering and Computer Science from the Massachussetts Institute.
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Paperback. Zustand: Brand New. 2nd edition. 592 pages. 9.18x6.12x10.00 inches. In Stock.
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Zustand: New. Ronald K. Pearson holds a PhD in Electrical Engineering and Computer Science from the Massachussetts Institute of Technology and has more than 40 years professional experience in exploratory data analysis. Dr. Pearson has held industrial, business.
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Inc, 2018
Serie: Buch 48 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Exploratory Data Analysis Using R provides a classroom-tested introduction to exploratory data analysis (EDA), and this revised edition is accompanied by the R package ExploreTheData that implements many of the approaches described. As before, the primary focus of the book is on identifying '…interesting' features - good, bad, and ugly - in a dataset, why it is important to find them, how to treat them, and more generally, the use of R to explore and explain datasets and the analysis results derived from them.The book begins with a brief overview of exploratory data analysis using R, followed by a detailed discussion of creating various graphical data summaries in R. Then comes a thorough introduction to exploratory data analysis, and a detailed treatment of 13 data anomalies, why they are important, how to find them, and some options for addressing them. Subsequent chapters introduce the mechanics of working with external data, structured query language (SQL) for interacting with relational databases, linear regression analysis (the simplest and historically most important class of predictive models), and crafting data stories to explain our results to others. These chapters use R as an interactive data analysis platform, while Chapter 9 turns to writing programs in R, focusing on creating custom functions that can greatly simplify repetitive analysis tasks. Further chapters expand the scope to more advanced topics and techniques: special considerations for working with text data, a second look at exploratory data analysis, and more general predictive models. The book is designed for both advanced undergraduate, entry-level graduate students, and working professionals with little to no prior exposure to data analysis, modeling, statistics, or programming. It keeps the treatment relatively non-mathematical, even though data analysis is an inherently mathematical subject. Exercises are included at the end of most chapters, and an instructor's solution manual is available.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Exploratory Data Analysis Using R | Ronald K. Pearson | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2026 | Taylor & Francis Ltd | EAN 9781032814803 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd Jun 2020, 2020
Serie: Buch 48 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Exploratory Data Analysis Using R provides a classroom-tested introduction to exploratory data analysis (EDA) and introduces the range of 'interesting' - good, bad, and ugly - features that can be found in data, and why it is important to find them. It also introduces the mechanics of using R… to explore and explain data.
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Zustand: New. Ronald K. Pearson holds a PhD in Electrical Engineering and Computer Science from the Massachussetts Institute of Technology and has more than 40 years professional experience in exploratory data analysis. Dr. Pearson has held industrial, business.
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Hardcover. Zustand: Brand New. 2nd edition. 592 pages. 9.18x6.12x10.00 inches. In Stock.
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Verlag: Taylor & Francis Group, 2018
Serie: Buch 48 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Zustand: New.
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - Exploratory Data Analysis Using R provides a classroom-tested introduction to exploratory data analysis (EDA), and this revised edition is accompanied by the R package ExploreTheData that implements many of the approaches described. As before, the primary focus of the book is on identifying 'interes…ting' features - good, bad, and ugly - in a dataset, why it is important to find them, how to treat them, and more generally, the use of R to explore and explain datasets and the analysis results derived from them.The book begins with a brief overview of exploratory data analysis using R, followed by a detailed discussion of creating various graphical data summaries in R. Then comes a thorough introduction to exploratory data analysis, and a detailed treatment of 13 data anomalies, why they are important, how to find them, and some options for addressing them. Subsequent chapters introduce the mechanics of working with external data, structured query language (SQL) for interacting with relational databases, linear regression analysis (the simplest and historically most important class of predictive models), and crafting data stories to explain our results to others. These chapters use R as an interactive data analysis platform, while Chapter 9 turns to writing programs in R, focusing on creating custom functions that can greatly simplify repetitive analysis tasks. Further chapters expand the scope to more advanced topics and techniques: special considerations for working with text data, a second look at exploratory data analysis, and more general predictive models. The book is designed for both advanced undergraduate, entry-level graduate students, and working professionals with little to no prior exposure to data analysis, modeling, statistics, or programming. It keeps the treatment relatively non-mathematical, even though data analysis is an inherently mathematical subject. Exercises are included at the end of most chapters, and an instructor's solution manual is available.
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Verlag: CRC Press, 2018
Serie: Buch 48 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Verlag: Chapman & Hall, 2018
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Verlag: Taylor & Francis Ltd Mai 2018, 2018
Serie: Buch 48 von 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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